煤矿机器人激光雷达与惯性传感器导航理论及实验研究

论文摘要

本文研究的重点是煤矿机器人在未知环境下组合导航的理论及实验。通过对煤矿环境结构的深入研究,归纳出煤矿井下机器人工作环境的21种典型结构。针对煤矿系统总体尺度与机器人周围环境尺度差别巨大的特点,本文以粒计算理论为工具采用混合建模的方法构建了煤矿机器人环境模型；研究了煤矿典型结构的激光雷达特征,并确定了识别方法；研究了惯性系统对机器人姿态的测量方法,并提出对工作环境姿态的识别方法；提出了基于激光雷达和惯性传感器组成的慎思型自主导航系统,并分析了其工作原理及其同反应式导航模块的协调机制。本文提出了基于可行方向的组合导航方法,其中可行方向具有贯穿煤矿系统三层模型的重要特点,兼顾了导航系统的效率和稳定性。建立了以特征识别和姿态识别为核心,以粒计算理论为手段的自主决策系统。地面实验和全尺寸仿真环境实验的结果与本文理论分析吻合。

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ABSTRACT

1 引言

1.1 研究背景

1.2 机器人自主导航研究进展

1.3 煤矿机器人研究进展

1.4 本文主要研究的问题

1.5 本章小结

2 基于粒计算的煤矿机器人导航环境模型研究

2.1 粒计算理论简介

2.2 煤矿系统的结构描述

2.2.1 竖井结构特点

2.2.2 巷道系统结构特点

2.2.3 回采工作面结构特点

2.2.4 事故后矿井结构特点

2.3 煤矿系统环境的数学描述

2.3.1 煤矿系统特点及总体数学模型

2.3.2 巷道典型结构的数学描述

2.3.3 工作面系统的数学描述

2.4 矿井系统的位置描述

2.4.1 矿井系统的坐标体系

2.4.2 典型结构的坐标体系

2.4.3 工作面的坐标及定位

2.5 本章小结

3 煤矿井下结构的激光雷达识别理论研究

3.1 激光雷达结构及其图像

3.1.1 激光雷达的工作原理

3.1.2 几何要素在雷达图中的表示

3.1.3 机器人对环境结构的表示

3.2 巷道系统的激光雷达图的特征研究

3.2.1 双边走廊特征

3.2.2 单边走廊特征

3.2.3 分叉特征

3.2.4 堵塞特征

3.2.5 基本特征的旋转变化

3.3 煤矿井下巷道内障碍的激光雷达识别

3.3.1 障碍物的类型

3.3.2 障碍物出现和越过的特征

3.3.3 单边障碍物特征

3.3.4 双边障碍物特征

3.4 采煤工作面特征及识别

3.4.1 采煤工作面特征

3.4.2 可行通道特征

3.4.3 移动障碍特征

3.5 本章小结

4 煤矿自主式组合导航的理论研究

4.1 惯性系统导航原理

4.1.1 惯性导航系统的结构

4.1.2 惯性导航中常用坐标系统及其转换的描述

4.1.3 机器人姿态的计算

4.1.4 导航参数的计算

4.2 煤矿井下巷道惯性导航的方法

4.2.1 机器人的姿态确定巷道的特征参数

4.2.2 典型结构的标志点对惯性系统的修正

4.2.3 惯性传感器对典型结构的表面特征识别

4.3 煤矿井下可行方向组合导航研究

4.3.1 可行方向搜索

4.3.2 可行方向与导航的主导权

4.3.3 可行方向与转向控制

4.4 煤矿井下组合导航系统的自主决策研究

4.4.1 自主式组合导航系统构成及功能

4.4.2 基于粒计算的自主决策方法

4.4.3 基于煤矿环境知识自主决策方法

4.5 本章小结

5 煤矿井下机器人自主组合导航实验研究

5.1 实验系统构成

5.1.1 组合导航的总体架构

5.1.2 超声模块构成及原理

5.1.3 运动控制模块原理

5.1.4 移动机器人的机械平台

5.2 地面实验及结果分析

5.2.1 惯性模块航向实验

5.2.2 惯性模块对地面可越障碍的识别

5.2.3 走廊内环境识别实验

5.2.4 走廊内垂直扫描实验

5.3 识别阈值的确定

5.3.1 L和R区的阈值的确定

5.3.2 F区的阈值的确定

5.3.3 与运动有关的阈值确定

5.4 煤矿井下巷道系统中典型结构识别实验

5.4.1 巷道的基本特征识别

5.4.2 巷道分叉结构的识别

5.4.3 巷道堵塞特征的识别

5.4.4 巷道内障碍物的识别

5.5 采煤工作面典型特征识别实验

5.5.1 工作面上端口可行通道的识别实验

5.5.2 工作面下端口可行通道的识别实验

5.5.3 可行通道内可行方向的识别实验

5.6 本章小结

6 结论与展望

6.1 结论

6.2 创新点

6.3 展望

参考文献

致谢

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